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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于改进原型网络的小样本开集雷达辐射源识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118131155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410236603.5，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于改进原型网络的小样本开集雷达辐射源识别方法是由武斌;武新宇;李鹏;王钊;张葵设计研发完成，并于2024-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进原型网络的小样本开集雷达辐射源识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进原型网络的小样本开集雷达辐射源识别方法，包括：获得具有不同调制类型的雷达辐射源中频信号，组成数据样本集；对雷达辐射源中频信号分别进行归一化预处理，获得包含预处理后的信号的数据样本集；构建特征提取网络，特征提取网络包括依次连接的第一改进卷积块、第一改进ResNet模块、第二改进卷积块、第二改进ResNet模块以及全连接层；利用数据样本集对特征提取网络进行训练，获得经训练的特征提取网络；利用经训练的改进原型网络对预处理后的待识别雷达辐射源中频信号进行识别。本发明能够从雷达辐射源中频信号直接进行特性提取，更有效提取细微特征，并通过改进原型网络实现小样本识别，增强特征提取能力并提高运行效率。

本发明授权基于改进原型网络的小样本开集雷达辐射源识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进原型网络的小样本开集雷达辐射源识别方法，其特征在于，包括： S1：获得具有不同调制类型的雷达辐射源中频信号，组成数据样本集； S2：对所述数据样本集中的雷达辐射源中频信号分别进行归一化预处理，获得包含预处理后的信号的数据样本集； S3：构建特征提取网络，所述特征提取网络包括依次连接的第一改进卷积块、第一改进ResNet模块、第二改进卷积块、第二改进ResNet模块以及全连接层； S4：利用所述数据样本集对所述特征提取网络进行训练，获得经训练的特征提取网络； S5：利用所述经训练的特征提取网络对预处理后的待识别雷达辐射源中频信号进行识别， 所述第一改进卷积块和所述第二改进卷积块具有相同的结构，包括依次连接的第一深度可分离卷积层、第一批归一化层、第一激活层、卷积层、第二批归一化层和第二激活层； 所述第一改进ResNet模块和所述第二改进ResNet模块具有相同的结构，包括输入层、第一分组卷积层、第三批归一化层、第三激活层、通道重组层、第四批归一化层、第二深度可分离卷积层、第五批归一化层、第二分组卷积层、连接层和第四激活层，其中， 所述第一分组卷积层、所述第三批归一化层、所述第三激活层、所述通道重组层、所述第四批归一化层、所述第二深度可分离卷积层、所述第五批归一化层和所述第二分组卷积层依次连接，所述连接层的输入端分别连接所述输入层和所述第二分组卷积层的输出端，所述连接层的输出端连接所述第四激活层。

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